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《基于EMD的微風(fēng)振動在線監(jiān)測系統(tǒng)誤差來源分析.pdf》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2016年儀表技術(shù)與傳感器2016第8期InstrumentTechniqueandSensorNo.8基于EMD的微風(fēng)振動在線監(jiān)測系統(tǒng)誤差來源分析張軍,賀瑞娟,龍嘉川,周瑋,盧冰,王先培(1.華中科技大學(xué)強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢430074;2.中國電力科學(xué)研究院.湖北武漢430074;3.武漢大學(xué)電子信息學(xué)院,湖北武漢430072)摘要:微風(fēng)振動在線監(jiān)測系統(tǒng)因其能夠獲得導(dǎo)線振動幅值、頻率等信息而被廣泛應(yīng)用于高壓電力架空線路。但是研究表明,由于工作環(huán)境所限,其測量數(shù)據(jù)往往受到溫度
2、、濕度、電磁場等因素的影響,因此系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可靠性難以保證。為分析微風(fēng)振動在線監(jiān)測系統(tǒng)所測數(shù)據(jù)中的誤差來源,文中提出了利用功能模塊分解的方法對系統(tǒng)誤差進(jìn)行溯源。首先,建立系統(tǒng)各單元模塊相應(yīng)的誤差指紋庫,然后利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多層分解,最后對分解的特征分量利用自相關(guān)和互相關(guān)算法與誤差指紋庫進(jìn)行特征匹配辨識,以此實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測的誤差溯源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提方法能夠準(zhǔn)確有效定位系統(tǒng)誤差來源,對裝置的優(yōu)化設(shè)計(jì)具有借鑒意義。關(guān)鍵詞:微風(fēng)振動;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;誤差來源分析;自相關(guān)函數(shù);互相關(guān)函數(shù)
3、中圖分類號:TP273文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1002—1841(2016)08—0117—06ErrorSourceAnalysis0fon-lineMonitoringSystemofAeolianVibrationBasedonEmpiricalModeDecomposition一一ZHANGJun,HERui-juan,LONGJia—chuan,ZHOUWei,LUBing,WANGXian—pei(1.StateKeyLaboratoryofAdvancedElectromagnetic
4、EngineeringandTechnology,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China;2.ChinaElectricPowerResearchInstitute,Wuhan430074,China;3.SchoolofElectronicInformation,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)Abstract:Owningtoitsaccesstowirevibrationampli
5、tude,~equencyandotherinformation,on-linemonitoringsystemofaeolianvibrationwaswidelyappliedtohighvoltageoverheadlines.However,it’Sshownthatthemeasuringdatawasheavilyin-fluencedbyfactorssuchastemperature,humidity,electromagneticfield,SOit’Shardtoensureth
6、ereliabilityofthesystem’Sdata.Inordertoanalyzethemeasurementerrorsofonlinemonitoringsystemofaeolianvibration,themethodoffunctionmodulede·compositionfortracingthesystemerrorwaspresentedinthispaper.Firstly,acorrespondingerrorfingerprintdatabaseofeachU-ni
7、tmodulewasestablished.Secondly,empiricalmodedecomposition(EMD)methodwasusedtodecomposethefielddataac·quisitionintomanylayers.Finally,thedecomposedcharacteristiccomponentismatchedwitherorfingerprintdatabasebyusingautocorrelationandcross.corelationalgori
8、thmtorealizetheerrorsourceanalysisofthesystem.Experimentresultsshowthattheproposedmethodcanefectivelyfindthesourceofsystemerrorandhasreferencetotheoptimizationdesignofthedevice.Keywords:aeolianvibration;EMD;errorsourceanalysis;autocorel